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基于体征信号分析的麻醉深度评价方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·课题的研究意义第12-13页
   ·麻醉深度评价与监测方法概述第13-20页
     ·临床麻醉深度的研究背景第14页
     ·麻醉深度评价方法的发展第14-16页
     ·麻醉深度监测方法第16-19页
     ·存在的问题第19-20页
   ·研究目的第20页
   ·论文内容安排第20-22页
第2章 体征信号特征与分析方法第22-46页
   ·关键体征信号第22-27页
     ·脑电信号第22-25页
     ·心电信号第25-27页
   ·信号处理分析方法第27-44页
     ·数学形态学第27-29页
     ·经验模式分解和希尔伯特黄变换第29-39页
     ·近似熵、样本熵和多尺度熵第39-44页
   ·本章小结第44-46页
第3章 体征信号滤波算法研究第46-65页
   ·基于形态学的心电信号滤波算法第47-55页
     ·形态学滤波算法的改进第47-48页
     ·基于形态学的约束适应QRS提取算法第48-51页
     ·基于形态学和EMD的心电信号滤波算法第51-55页
   ·基于经验模式分解的脑电信号滤波算法第55-63页
     ·EMD、EEMD、CEEMD和MEMD方法的比较第57-60页
     ·基于MEMD和样本熵的眼电信号滤波算法第60-63页
   ·本章小结第63-65页
第4章 麻醉深度评价方法研究第65-99页
   ·心率变异性第65-71页
     ·人体自主神经系统简介第65-66页
     ·心率变异性第66-68页
     ·心率变异性的分析方法第68-71页
   ·基于HHT的血流变异性麻醉深度评价方法第71-84页
     ·血流变异性第72-73页
     ·基于HHT的血流变异性麻醉深度评价指标第73-74页
     ·临床数据分析第74-83页
     ·结论第83-84页
   ·基于脑电信号多尺度熵的麻醉深度评价方法第84-97页
     ·近似熵、样本熵和多尺度熵在麻醉监测中的应用第85-88页
     ·多尺度自适应重采样熵第88-97页
   ·本章小结第97-99页
第5章 麻醉深度分析系统第99-109页
   ·临床数据采集过程第99-100页
   ·系统设计第100-101页
   ·系统描述第101-105页
     ·主界面第101-102页
     ·在线分析第102-103页
     ·离线分析第103-104页
     ·手术信息录入第104-105页
   ·临床数据分析结果第105-108页
   ·本章小结第108-109页
第6章 总结与展望第109-112页
   ·全文的主要工作和创新点第109-111页
   ·下一步的工作第111-112页
致谢第112-113页
参考文献第113-123页
作者在攻读博士学位期间发表的学术论文和其它相关研究成果第123页

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